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Enregistrement W2979041109 · doi:10.1128/aem.01344-19

<i>Arcobacter peruensis</i> sp. nov., a Chemolithoheterotroph Isolated from Sulfide- and Organic-Rich Coastal Waters off Peru

2019· article· en· W2979041109 sur OpenAlexfundno aff
Cameron M. Callbeck, Chris Pelzer, G. Lavik, Timothy G. Ferdelman, Jon S. Graf, Bram Vekeman, Harald Schunck, Sten Littmann, Bernhard M. Fuchs, Philipp F. Hach, Tim Kalvelage, Ruth A. Schmitz, Marcel M. M. Kuypers

Notice bibliographique

RevueApplied and Environmental Microbiology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMicrobial Community Ecology and Physiology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Research Council CanadaMax-Planck-GesellschaftDeutsche ForschungsgemeinschaftGovernment of Canada
Mots-clésChemoclineArcobacterDenitrificationEnvironmental chemistryCarbon fixationPopulationSulfideHeterotrophAutotrophDenitrifying bacteriaBiologyChemistryAnoxic watersEcologyBacteriaNitrogenCarbon dioxide

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Our multidisciplinary approach provides new insights into the ecophysiology of a newly isolated environmental Arcobacter species, as well as the physiological flexibility within the Arcobacter genus and sulfide-oxidizing, denitrifying microbial communities within oceanic oxygen minimum zones (OMZs). The chemolithoheterotrophic species Arcobacter peruensis may play a substantial role in the diverse consortium of bacteria that is capable of coupling denitrification and fixed nitrogen loss to sulfide oxidation in eutrophic, sulfidic coastal waters. With increasing anthropogenic pressures on coastal regions, e.g., eutrophication and deoxygenation (D. Breitburg, L. A. Levin, A. Oschlies, M. Grégoire, et al., Science 359:eaam7240, 2018, https://doi.org/10.1126/science.aam7240 ), niches where sulfide-oxidizing, denitrifying heterotrophs such as A. peruensis thrive are likely to expand.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,734
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,002

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,003
Tête enseignante GPT0,152
Écart entre enseignants0,149 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations57
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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